2.4.3.2 matching

Matching paghimo maanyag nga mga pagtandi pinaagi sa pagpul-ong sa mga kaso.

Fair pagtandi moabut gikan sa bisan asa sinalagma eksperimento o natural nga mga eksperimento. Apan, adunay daghan nga mga sitwasyon diin ang kamo dili modagan sa sulundon nga eksperimento ug kinaiyahan wala gihatag sa usa ka natural nga eksperimento. Sa niini nga mga kahimtang, ang labing maayo nga paagi sa paghimo sa usa ka maanyag nga pagtandi ang matching. Sa matching, ang tigdukiduki aw pinaagi sa mga dili-eksperimento nga data sa paghimo parisan sa mga tawo nga susama gawas sa usa nga nakadawat sa pagtambal ug ang usa wala. Sa proseso sa matching, tigdukiduki sa pagkatinuod usab galab; nga mao, ilabay sa mga kaso diin walay klaro pagtandi. Mao kini ang, kini nga pamaagi nga mas tukma nga gitawag matching-ug-galab, apan ako moipon uban sa tradisyonal nga termino: matching.

Usa ka matahom nga panig-ingnan sa gahum sa matching mga estratehiya sa kaylap nga non-eksperimento tinubdan sa data gikan sa research sa consumer kinaiya sa Liran Einav ug kaubanan (2015) . Einav ug kaubanan ang mga interesado sa Auctions sa pagkuha nga dapit sa eBay, ug sa paghulagway sa ilang mga buhat, ako-focus sa usa ka partikular nga bahin: ang epekto sa subasta, pasubasta sugod sa presyo sa mga resulta subasta, pasubasta, sama sa pagbaligya sa presyo sa o sa kalagmitan sa usa ka sale.

Ang labing walay-pagtagad nga paagi sa pagtubag sa pangutana bahin sa epekto sa pagsugod sa presyo sa pagbaligya sa presyo nga sa yano nga kuwentahon sa katapusan nga bili alang sa Auctions sa lain-laing mga pagsugod sa presyo. Kini nga pamaagi nga lino nga fino nga kon gusto lamang sa pagtagna sa pagbaligya sa presyo sa usa ka butang nga gibutang sa eBay uban sa usa ka gihatag nga pagsugod sa presyo. Apan, kon ang imong pangutana mao kon unsa ang sa epekto sa pagsugod sa bili sa resulta sa merkado niini nga paagi dili sa pagtrabaho tungod kay kini dili base sa maanyag nga mga pagtandi; ang mga subasta sa ubos nga pagsugod sa presyo mahimong lahi Auctions sa mas taas nga pagsugod sa presyo sa (pananglitan, sila unta mahimo alang sa lain-laing mga matang sa mga butang o naglakip sa lain-laing mga matang sa mga tigbaligya).

Kon kamo na nabalaka mahitungod sa paghimo maanyag pagtandi, mahimo mo skip ang walay-pagtagad nga paagi ug ikonsiderar sa nagaagay nga usa ka uma eksperimento diin ibaligya ba nimo ang usa ka piho nga butang-ingon, sa usa ka golf club-uban sa usa ka pihong hugpong sa mga subasta, pasubasta lantugi-ingon, free shipping, subasta, pasubasta bukas alang sa duha ka semana, ug uban pa-apan uban sa sinalagma gibutang sugod nga presyo. Pinaagi sa pagtandi sa mga resulta resulta merkado, kini nga kapatagan eksperimento nga paghalad sa usa ka tin-aw kaayo sukod sa sa epekto sa pagsugod sa bili sa pagbaligya sa presyo. Apan, pagsukod kini paggamit sa lamang sa usa ka partikular nga produkto ug gibutang sa mga lantugi subasta. Ang mga resulta mahimong lain-laing mga, alang sa panig-ingnan, alang sa lain-laing mga matang sa mga produkto. Kon wala lig-on nga teoriya, kini mao ang lisud nga sa extrapolate gikan niining ka eksperimento sa bug-os nga-laing mga posible nga mga eksperimento nga unta modagan. Dugang pa, ang uma eksperimento mao igo mahal nga kini infeasible sa pagdagan igo sa kanila aron sa pagtabon sa bug-os nga sukaranan sulod sa mga produkto ug mga matang subasta.

Sukwahi sa mga walay-pagtagad nga paagi ug sa eksperimento paagi, Einav ug mga kauban sa usa ka ikatulo nga nga paagi: matching. Ang nag-unang lansis sa ilang pamaagi mao sa pagdiskobre sa mga butang nga susama sa eksperimento nga nahitabo na sa eBay. Kay sa panig-ingnan, Figure 2.6 nagpakita sa pipila sa mga 31 talaan alang sa gayud sa sama nga golf club-usa ka Taylormade burner 09 Driver-nga gibaligya sa gayud sa sama nga seller- "budgetgolfer". Apan, kini nga mga talaan adunay gamay sa lain-laing mga kinaiya. Napulo ug usa kanila sa paghalad sa mga drayber alang sa usa ka natudlong sa bili sa $ 124,99, samtang ang uban nga mga 20 Auctions uban sa lain-laing mga petsa katapusan. Usab, ang mga talaan adunay lain-laing mga balayranan sa pagpadala, bisan $ 7,99 o $ 9,99. Sa laing mga pulong, kini mao ang ingon nga kon "budgetgolfer" nga nagdagan eksperimento alang sa mga tigdukiduki.

Ang mga talaan sa Taylormade burner 09 Driver nga gibaligya sa "budgetgolfer" mao ang usa ka panig-ingnan sa usa ka nakigtagbo hugpong sa mga talaan, diin sa eksaktong sama nga butang ang gibaligya sa sa eksaktong sama nga magbabaligya apan sa matag panahon uban sa gamay sa lain-laing mga kinaiya. Sulod sa kaylap nga mga troso sa eBay adunay gatusan ka libo nga mga nakigtagbo sets nga naglakip sa minilyon nga mga talaan. Busa, kay sa pagtandi sa katapusan nga bili alang sa tanan nga mga Auctions sa sulod sa usa ka gihatag nga pagsugod sa presyo, Einav ug kaubanan sa paghimo sa mga pagtandi sa sulod nga nakigtagbo sets. Aron sa combine resulta gikan sa mga pagtandi sa sulod niini nga mga gatusan ka libo sa nakigtagbo sets, Einav ug kaubanan pag-pagpahayag sa pagsugod sa presyo ug sa katapusan nga bili sa mga termino sa mga reperensiya bili sa matag butang (pananglitan, ang average nga presyo sa pagbaligya). Pananglitan, kon ang Taylormade burner 09 Driver adunay usa ka reperensiya bili sa $ 100 (base sa iyang mga sales), nga usa ka pagsugod nga presyo sa $ 10 nga nagpahayag sa ingon nga 0.1 ug katapusan nga bili sa $ 120 nga nagpahayag nga ingon sa 1.2.

Figure 2.6: Usa ka panig-ingnan sa usa ka nakigtagbo set. Kini mao ang eksaktong sama nga golf club (sa usa ka Taylormade burner 09 Driver) nga gibaligya sa sa eksaktong sama nga tawo ( "budgetgolfer"), apan ang pipila niini nga mga sales gipahigayon sa lain-laing mga kahimtang (pananglitan, lain-laing mga sa pagsugod sa presyo). Figure gikuha gikan sa Einav et al. (2015) .

Hinumdomi nga Einav ug kaubanan ang mga interesado sa sa epekto sa pagsugod sa presyo sa mga resulta subasta. Una, sa paggamit sa linear pagbalik sila gibanabana nga mas taas nga pagsugod sa presyo sa pagkunhod sa kalagmitan sa usa ka pagbaligya, ug nga mas taas nga pagsugod sa presyo sa pagdugang sa katapusan nga bili sa pagbaligya, conditional sa usa ka sale mahitabo. Pinaagi sa ilang mga kaugalingon, kini nga mga banabana-nga average sa ibabaw sa tanan nga mga produkto ug maghunahuna sa usa ka linear nga relasyon tali sa pagsugod sa presyo ug sa katapusan nga resulta-dili sa tanan nga makapaikag nga. Apan, Einav ug kaubanan usab sa paggamit sa mga kaylap nga gidak-on sa ilang mga data sa Gibanabana sa usa ka matang sa mas malinglahong mga kaplag. Una, Einav ug kaubanan nga gihimo niini nga mga banabana gilain alang sa mga butang sa lain-laing mga mga presyo ug sa walay paggamit sa linear pagbalik. Ilang nakaplagan nga samtang ang relasyon tali sa pagsugod sa presyo ug sa kalagmitan sa usa ka pagbaligya mao ang linear, ang relasyon tali sa pagsugod sa presyo ug sa pagbaligya sa presyo mao ang tin-aw nga dili-linear (Figure 2.7). Sa partikular, tungod sa sugod nga presyo sa taliwala sa 0.05 ug sa 0.85, ang pagsugod sa presyo adunay gamay kaayo nga epekto sa sale nga presyo, sa usa ka nga makakita nga nahuman makatambong sa pagtuki nga nagtuo nga usa ka linear nga relasyon.

Figure 2.7: Relasyon tali sa pagsugod sa presyo sa subasta, pasubasta ug kalagmitan sa usa ka sale (sa wala panel) ug sa pagbaligya sa presyo (sa tuo panel). Adunay sa mapintas gayud sa usa ka linear nga relasyon tali sa pagsugod sa presyo ug sa kalagmitan sa pagbaligya, apan adunay usa ka non-linear nga relasyon tali sa pagsugod sa presyo ug sa pagbaligya sa presyo; alang sa sugod sa presyo tali sa 0.05 ug sa 0.85, ang pagsugod sa presyo adunay gamay kaayo nga epekto sa sale sa presyo. Sa duha ka mga kaso, ang mga relasyon sa mga batakan nga independente sa butang nga bili. Kini nga mga kan paghuwad sa Fig 4a ug 4b Einav et al. (2015) .

Ikaduha, kay sa average sa ibabaw sa tanan nga mga butang, Einav ug kaubanan usab sa paggamit sa mga kaylap nga scale sa ilang mga data sa pagbanabana sa epekto sa pagsugod sa presyo sa 23 ka lain-laing kategoriya sa mga butang (sama sa, binuhi suplay, electronics, ug sports memorabilia) (Figure 2.8). Kini nga mga banabana sa pagpakita nga alang sa mas talagsaon nga mga butang-sama sa mga handumanan-pagsugod sa presyo sa usa ka mas gamay nga epekto sa sa kalagmitan sa usa ka sale ug sa usa ka mas dako nga epekto sa sa katapusan nga bili sa pagbaligya. Dugang pa, alang sa dugang commodified butang-sama sa DVD ug video-ang pagsugod sa presyo adunay hapit walay epekto sa katapusan nga bili. Sa laing mga pulong, usa ka average nga kombinar resulta gikan sa 23 ka lain-laing kategoriya sa mga butang nagtago importante nga impormasyon mahitungod sa mga kalainan tali niini nga mga butang.

Figure 2.8: Results nagpakita banabana gikan sa matag kategoriya sa tagsa-tagsa; ang lig-on nga tulbok diha sa banabana alang sa tanan nga mga kategoriya gikurambosan sa tingub (Einav et al. 2015, Table 11) . Kini nga mga banabana sa pagpakita nga alang sa mas talagsaon nga mga butang-sama sa mga handumanan-ang pagsugod sa presyo sa usa ka mas gamay nga epekto sa sa kalagmitan sa usa ka pagbaligya (x-axis) ug sa usa ka mas dako nga epekto sa sa katapusan nga bili sa pagbaligya (y-axis).

Bisan kon dili ilabi interesado sa Auctions sa eBay, kamo adunay sa nakadayeg sa paagi nga Figure 2.7 ug Figure 2.8 tanyag sa usa ka labing dato gayud pagsabot sa eBay kay sa yano nga linear pagbalik nagbanabana nga maghunahuna linear relasyon ug combine sa daghang lain-laing mga kategoriya sa mga butang. Kini labaw nga maliputon banabana ilustrar sa gahum sa matching sa kaylap nga data; kini nga mga banabana unta imposible nga walay usa ka dakong gidaghanon sa mga eksperimento, nga unta prohibitively mahal.

Siyempre, kinahanglan nga kita dili kaayo pagsalig sa mga resulta sa bisan unsa nga partikular nga matching sa pagtuon kay sa kita sa mga resulta sa usa ka susama nga eksperimento. Sa diha nga assess sa mga resulta gikan sa bisan unsa matching pagtuon, adunay duha ka importante nga mga kabalaka. Una, kita adunay sa paghinumdom nga kita lamang sa pagsiguro maanyag nga mga pagtandi sa mga butang nga gigamit alang sa matching. Sa ilang nag-unang mga resulta, Einav ug kaubanan wala tukma nga matching sa upat ka mga kinaiya: numero sa magbabaligya ID, nga kategoriya butang, butang nga titulo, ug ubos nga ulohan. Kon ang mga butang nga mga nagkalain-lain nga sa mga paagi nga wala gigamit alang sa matching, nga paghimo sa usa ka makiangayon nga pagtandi. Pananglitan, kon ang "budgetgolfer" lowered presyo sa Taylormade burner 09 Driver sa tingtugnaw (sa diha nga golf clubs dili kaayo popular nga), nan kini mahimo nga makita nga ang ubos nga pagsugod sa presyo mosangpot sa ubos nga katapusan nga presyo, sa diha nga sa pagkatinuod kini nga usa ka karaang butang sa seasonal kalainan sa panginahanglan. Sa kinatibuk-an, ang labing maayo nga paagi sa problema daw naningkamot sa daghang lain-laing mga matang sa matching. Kay sa panig-ingnan, Einav ug kaubanan balik sa ilang pagtuki sa diin naglakip sa mga butang sa sale sa sulod sa usa ka tuig, sa sulod sa usa ka bulan, ug sa dungang nga nakigtagbo sets. Paghimo sa panahon bintana hugot pagminus, mga pagmobu sa gidaghanon sa mga magkapareha sets, apan pagmobu, pagminus sa mga kabalaka mahitungod seasonal kalainan. Maayo na lang, makakaplag sila nga resulta mausab pinaagi sa niini nga mga kausaban sa matching criteria. Sa matching literatura, kini nga matang sa kabalaka sagad nga gipahayag sa mga termino sa observables ug unobservables, apan ang yawe nga ideya mao ang tinuod nga nga ang mga tigdukiduki lamang sa paghimo sa matahum nga mga pagtandi sa mga bahin nga gigamit sa matching.

Ang ikaduha nga mayor nga kabalaka sa diha nga paghubad matching resulta mao nga sila sa paggamit lamang sa nakigtagbo data; sila dili magamit sa sa mga kaso nga dili magkapareha. Kay sa panig-ingnan, pinaagi sa paglimit sa ilang research sa mga butang nga may daghang mga talaan Einav ug mga kauban ang pagtutok sa mga propesyonal ug semi-propesyonal nga mga tigbaligya. Mao kini ang, sa diha nga paghubad niini nga mga pagtandi kita kinahanglan gayud nga mahinumdom nga sila sa paggamit lamang sa niini nga subset sa eBay.

Matching mao ang usa ka gamhanan nga pamaagi alang sa pagpangita og matahum nga mga pagtandi sa dako nga datasets. Alang sa daghang mga social siyentipiko, matching bation sama ikaduha-labing maayo sa eksperimento, apan nga mao ang usa ka pagtuo nga kinahanglan nga giusab, gamay. Matching sa kaylap nga data nga mahimong mas maayo pa kay sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga eksperimento sa diha nga: 1) heterogeneity sa epekto mao ang importante ug 2) may maayo nga observables alang sa matching. Table 2.4 naghatag og pipila sa ubang mga panig-ingnan sa unsa nga paagi nga matching mahimong gamiton sa dagkong tinubdan sa data.

Sa konklusyon, yano pamaagi sa pagbana-bana causal epekto gikan sa dili-eksperimento nga data peligroso. Apan, mga pamaagi alang sa paghimo causal banabana nga naghigda sa daplin sa usa ka padayon nga gikan sa lig-on nga sa labing huyang, ug ang mga tigdukiduki makakaplag maanyag nga mga pagtandi sa sulod sa mga dili-eksperimento data. Ang pagtubo sa kanunay-sa, dagkong sistema sa data sa nagdugang sa atong abilidad nga epektibong paggamit sa duha ka kasamtangan nga mga pamaagi: natural nga eksperimento ug matching.